Applications of machine learning and deep learning to thyroid imaging: where do we stand?

하은주; 백정환

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자료유형: 학술저널

저자정보: 하은주 (아주대학교) 백정환 (울산대학교)

저널정보: 대한초음파의학회 ULTRASONOGRAPHY ULTRASONOGRAPHY Vol.40 No.1

발행연도: 2021.1

수록면: 23 - 29 (7page)

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Ultrasonography (US) is the primary diagnostic tool used to assess the risk of malignancy and to inform decision-making regarding the use of fine-needle aspiration (FNA) and post�FNA management in patients with thyroid nodules. However, since US image interpretation is operator-dependent and interobserver variability is moderate to substantial, unnecessary FNA and/or diagnostic surgery are common in practice. Artificial intelligence (AI)-based computer�aided diagnosis (CAD) systems have been introduced to help with the accurate and consistent interpretation of US features, ultimately leading to a decrease in unnecessary FNA. This review provides a developmental overview of the AI-based CAD systems currently used for thyroid nodules and describes the future developmental directions of these systems for the personalized and optimized management of thyroid nodules.

#Thyroid #Neoplasms #Artificial intelligence #Computer-aided diagnosis

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Haugen BR / 2017 / 2015 American Thyroid Association management guidelines for adult patients with thyroid nodules and differentiated thyroid cancer: what is new and what has changed? / Cancer 123:372~381

신정희 / 2016 / Ultrasonography Diagnosis and Imaging-Based Management of Thyroid Nodules: Revised Korean Society of Thyroid Radiology Consensus Statement and Recommendations / Korean Journal of Radiology 17(3):370~395

Ha EJ / 2017 / Risk stratification of thyroid nodules on ultrasonography: current status and perspectives / Thyroid 27:1463~1468

Choi SH / 2010 / Interobserver and intraobserver variations in ultrasound assessment of thyroid nodules / Thyroid 20:167~172

Kim HG / 2012 / Man to man training:can it help improve the diagnostic performances and interobserver variabilities of thyroid ultrasonography in residents? / Eur J Radiol 81:e352~e356

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하은주

소속기관 아주대학교

주요연구분야 의약학 > 임상의학 > 방사선과학

논문수 8 이용수 3

백정환

소속기관 울산대학교

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